Ny algoritm lär sig av språklig feedback utan att tolka den fel

arXiv cs.AI

Forskare har utvecklat algoritmen TRACE som hjälper AI-agenter att lära sig av naturliga språkkommentarer – till exempel när en användare förklarar varför ett förslag inte fungerade. Istället för att direkt lita på feedbacken testar TRACE sina slutsatser upprepade gånger innan den drar några slutsatser, vilket minskar risken att felaktiga tolkningar stänger ute bra lösningar. I filmrekommendationsuppgiften RecMovie nådde metoden 86% träffsäkerhet med 60 försök, jämfört med som mest 48% för de testade jämförelsemetoderna.